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【目标检测】如何使用Yolov8

如何使用Yolov8

  • 一、前言
  • 二、用法
    • 2.1 安装
    • 2.2 使用方法
    • 2.3 模型
      • 2.3.1 目标检测
      • 2.3.2 实例分割
      • 2.3.3 分类

一、前言

一种易于使用的新的对象检测模型。

由 Ultralytics 开发的 Ultralytics YOLOv8 是一种尖端的、最先进的 (SOTA) 模型:

https://github.com/ultralytics/ultralytics

在这里插入图片描述

上面是源码的分享地址。

二、用法

2.1 安装

pip 安装包含所有 requirements.txtultralytics 包,环境要求 3.10>=Python>=3.7,且 PyTorch>=1.7

# Ultralytics requirements
# Usage: pip install -r requirements.txt# Base ----------------------------------------
matplotlib>=3.2.2
numpy>=1.18.5
opencv-python>=4.6.0
Pillow>=7.1.2
PyYAML>=5.3.1
requests>=2.23.0
scipy>=1.4.1
torch>=1.7.0
torchvision>=0.8.1
tqdm>=4.64.0# Logging -------------------------------------
tensorboard>=2.4.1
# clearml
# comet# Plotting ------------------------------------
pandas>=1.1.4
seaborn>=0.11.0# Export --------------------------------------
# coremltools>=6.0  # CoreML export
# onnx>=1.12.0  # ONNX export
# onnx-simplifier>=0.4.1  # ONNX simplifier
# nvidia-pyindex  # TensorRT export
# nvidia-tensorrt  # TensorRT export
# scikit-learn==0.19.2  # CoreML quantization
# tensorflow>=2.4.1  # TF exports (-cpu, -aarch64, -macos)
# tensorflowjs>=3.9.0  # TF.js export
# openvino-dev>=2022.3  # OpenVINO export# Extras --------------------------------------
ipython  # interactive notebook
psutil  # system utilization
thop>=0.1.1  # FLOPs computation
wheel>=0.38.0  # Snyk vulnerability fix
# albumentations>=1.0.3
# pycocotools>=2.0.6  # COCO mAP
# roboflow

上述已经满足的情况下,选择安装:

pip install ultralytics

2.2 使用方法

YOLOv8 可以直接在命令行界面(CLI)中使用 yolo 命令运行:

yolo predict model=yolov8n.pt source="https://ultralytics.com/images/bus.jpg"

yolo可以用于各种任务和模式,并接受额外的参数,例如 imgsz=640。

参见 YOLOv8 文档中可用yolo参数的完整列表。

yolo task=detect    mode=train    model=yolov8n.pt        args...classify       predict        yolov8n-cls.yaml  args...segment        val            yolov8n-seg.yaml  args...export         yolov8n.pt        format=onnx  args...

YOLOv8 也可以在 Python 环境中直接使用,并接受与上面 CLI 例子中相同的参数:

from ultralytics import YOLO# 加载模型
model = YOLO("yolov8n.yaml")  # 从头开始构建新模型
model = YOLO("yolov8n.pt")  # 加载预训练模型(推荐用于训练)# Use the model
results = model.train(data="coco128.yaml", epochs=3)  # 训练模型
results = model.val()  # 在验证集上评估模型性能
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")  # 预测图像
success = model.export(format="onnx")  # 将模型导出为 ONNX 格式

模型 会从 Ultralytics 发布页 自动下载。

2.3 模型

所有 YOLOv8 的预训练模型都可以在这里找到。目标检测和分割模型是在 COCO 数据集上预训练的,而分类模型是在 ImageNet 数据集上预训练的。

第一次使用时,模型 会从 Ultralytics 发布页 自动下载。

2.3.1 目标检测

在这里插入图片描述

2.3.2 实例分割

在这里插入图片描述

2.3.3 分类

在这里插入图片描述

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